एक numpy सरणी पर सब्सप्लिंग/औसत

Question

मेरे पास फ्लोट के साथ एक numpy सरणी है।

मैं क्या चाहता हूं (यदि यह पहले से मौजूद नहीं है) एक ऐसा फ़ंक्शन है जो मुझे दिए गए सरणी में प्रत्येक एक्स बिंदुओं के औसत की एक नई सरणी देता है, जैसे सब नमूनाकरण (और इंटरपोलेशन (?) के विपरीत)।

उदा। sub_sample (numpy.array ([1, 2, 3, 4, 5, 6]), 2) देता है [1.5, 3.5, 5.5]

उदा। बचे हुए को हटाया जा सकता है, उदा। sub_sample (numpy.array ([1, 2, 3, 4, 5]), 2) देता है [1.5, 3.5]

अग्रिम धन्यवाद।

Answer 1

का उपयोग NumPy दिनचर्या आप की तरह

import numpy 

x = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 

numpy.mean(x.reshape(-1, 2), 1) # Prints array([ 1.5, 3.5, 5.5]) 

कुछ की कोशिश कर सकते हैं और बस आइटम्स की संख्या के साथ reshape कॉल में 2 की जगह आप पर औसत करने के लिए चाहते हैं ।

संपादित करें: यह मानता है कि nx की लंबाई में विभाजित है। यदि आप इसे सामान्य कार्य में बदलने जा रहे हैं तो आपको कुछ चेक शामिल करने की आवश्यकता होगी। कार्रवाई में

def average(arr, n): 
    end = n * int(len(arr)/n) 
    return numpy.mean(arr[:end].reshape(-1, n), 1) 

यह समारोह: शायद कुछ इस तरह

>>> x = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 
>>> average(x, 2) 
array([ 1.5, 3.5, 5.5]) 

>>> x = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) 
>>> average(x, 2) 
array([ 1.5, 3.5, 5.5]) 

Answer 2

def subsample(data, sample_size): 
    samples = list(zip(*[iter(data)]*sample_size)) # use 3 for triplets, etc. 
    return map(lambda x:sum(x)/float(len(x)), samples) 

l = [1, 2, 3, 4, 5, 6] 

print subsample(l, 2) 
print subsample(l, 3) 
print subsample(l, 5) 

देता है:

[1.5, 3.5, 5.5] 
[2.0, 5.0] 
[3.0] 

Answer 3

यह भी एक एक पंक्ति समाधान है कि काम करना चाहिए है:

downsampled_a = [a[i:n+i].mean() for i in range(0,size(a),n)] 

"एक" के साथ वेक्टर है आपके डेटा और "एन" आपका नमूना कदम है।

पुनश्च: from numpy import *